Head Position–Dependent Changes in Ocular Torsion and Vertical Misalignment in Skew Deviation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate whether ocular torsion and vertical misalignment differ in the upright vs supine position in skew deviation and to compare these findings with those in trochlear nerve palsy. METHODS: Ten patients with skew deviation, 14 patients with unilateral peripheral trochlear nerve palsy, and 12 healthy subjects were prospectively recruited. With subjects first in the upright position and then in the supine position, ocular torsion was measured by double Maddox rods and vertical misalignment was measured by the prism and alternate cover test. RESULTS: In patients with skew deviation, the abnormal torsion and vertical misalignment in the upright position decreased substantially with change to the supine position, whereas in patients with trochlear nerve palsy, it changed little between positions. Torsion was decreased by 83% in patients with skew deviation, 2% in patients with trochlear nerve palsy, and 6% in healthy subjects (P < .001). Similarly, vertical misalignment was decreased by 74% in patients with skew deviation and increased by 5% in patients with trochlear nerve palsy and 6% in healthy subjects (P < .001). CONCLUSIONS: Our findings provide the basis for additional clinical tests to support the classic 3-step test: ocular torsion and vertical misalignment that decrease from the upright position to the supine position indicate skew deviation, whereas torsion and vertical misalignment that do not change significantly between positions indicate trochlear nerve palsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».